那些远程管理资本的人面临着结构性劣势：市场不断变化，但时间和注意力却不变。自己收集、解释和处理来自多个交易所和时区的数据需要付出很大的努力，而这种工作很少与灵活的工作生活齐头并进。
结果往往是延迟决策，或在不完整的基础上做出决策。很少有个人投资者拥有与机构投资者每天处理相同数量数据的工具。
Frassie识别其历史决策模式符合预先定义的风险调整回报标准的交易策略，然后根据您设置的限制将其定位逻辑反映在您自己的投资组合中。
市场数据、订单流和波动性指标是从相关交易场所持续收集的。
人工智能模型根据一段时间内的一致性、回撤和风险状况对基础策略进行排名。
预测分析根据现行市场状况调整每个信号的权重。
头寸会根据您设定的资本和风险限额按比例反映在您的投资组合中。
该方法与自由裁量管理的不同之处在于，每个决策都可以导出一个可测量的参数。它使得持续审查、调整和质疑模型的假设成为可能，而不是依赖单个管理者的判断。
以下功能旨在提供对曝光的控制，而不仅仅是对结果的可见性。
输入每个资产类别的最大风险敞口；当达到限额时，系统自动调整持仓规模。
请注意，当镜像策略偏离其历史行为模式时，可以重新检查假设。
在激活策略之前，模拟投资组合在先前市场条件下的反应。
每个复制的位置都记录有引发该位置的潜在信号、时间安排和风险评估。
我们报告如何测试和审查策略，而不是要求您信任结果。
每个策略在可供复制之前都会根据多个商业周期的历史市场数据进行测试，以避免过度拟合单个市场周期。
根据预定义的阈值不断审查策略的回报概况和风险衡量标准。在继续镜像之前，偏离的策略将被标记为进行手动审查。
成功不仅仅被定义为回报，而是与用户自己为其投资组合设定的风险框架相关的回报。
该模型根据历史一致性和当前市场状况对来自基础策略的传入信号进行排名和加权。当信号强度超过与您选择的风险状况相关的阈值时，就会做出复制仓位的决定。
根据历史模式持续监控策略。如果出现偏差，风险会自动减少，并且策略会在可能重新激活之前被标记为进行手动审查。
是的。在复制开始之前，按资产类别和总投资组合设置风险限额，并且可以连续调整这些限额，而不会丢失决策日志中的历史记录。
是的，无论您当地时间如何，分析和复制都会在后台持续进行，这是该平台针对远程投资者的关键原因。
复制不是基于人的主观判断，而是基于可以回顾的可量化信号。它使人们能够准确理解为什么采取某种立场。
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